Rozwój ubezpieczeń opartych na użytkowaniu w Indiach

Sztuczna inteligencja (AI) zmienia branżę opieki zdrowotnej na różne sposoby, od poprawy diagnostyki i leczenia po poprawę komfortu pacjentów i redukcję kosztów. Jedną z najbardziej obiecujących i innowacyjnych gałęzi sztucznej inteligencji jest sztuczna inteligencja generatywna. 

Generacyjna sztuczna inteligencja wykorzystuje modele głębokiego uczenia się, takie jak generatywne sieci kontradyktoryjne (GAN) lub modele dużych języków (LLM), aby uczyć się na podstawie obszernych danych i generować realistyczne i zróżnicowane wyniki.

Według raportu Market.us wielkość globalnego rynku sztucznej inteligencji Gen-AI na rynku opieki zdrowotnej została wyceniona na 1.2 miliarda dolarów w 2022 roku i oczekuje się, że osiągnie 8.9 miliarda dolarów do 2032 roku, co oznacza wzrost CAGR na poziomie 22.7% w okresie prognozy. 

Biorąc pod uwagę szerokie zainteresowanie, ta powstająca technologia ma ogromny potencjał zrewolucjonizowania opieki zdrowotnej w bezprecedensowy sposób, ale stwarza również pewne wyzwania i ryzyko, którym należy się zająć.

Jakie są zastosowania generatywnej sztucznej inteligencji w opiece zdrowotnej?

Generatywna sztuczna inteligencja ma wiele potencjalnych zastosowań w opiece zdrowotnej, takich jak:

• Zwiększanie danych: Firmy mogą tworzyć syntetyczne dane, które mogą uzupełniać istniejące dane oraz poprawiać wydajność i dokładność innych modeli sztucznej inteligencji. Na przykład tworzenie syntetycznych obrazów medycznych, które mogą pomóc w szkoleniu modeli diagnostycznych lub predykcyjnych w oparciu o większą ilość danych i różnorodność. 

Amerykańska firma z branży opieki zdrowotnej CloudMedX to platforma obliczeniowa, która poprawia wyniki leczenia pacjentów za pomocą analiz predykcyjnych. Wykorzystuje sztuczną inteligencję do gromadzenia danych i tworzenia całościowych obrazów jednostek i społeczności. Pojedyncza, ujednolicona platforma danych spełnia funkcje operacyjne, kliniczne i finansowe, co oznacza, że ​​podmioty świadczące opiekę zdrowotną mogą znaleźć wszystko, czego potrzebują w jednym miejscu. 

Opracowane przez firmę modele predykcyjne opieki zdrowotnej umożliwiają przewidywanie postępu choroby i ustalać prawdopodobieństwo wystąpienia powikłań u pacjentów poprzez przetwarzanie danych medycznych i dostarczanie wyników oceny ryzyka. 

• Prywatność danych: Korzystając z generatywnej sztucznej inteligencji, firmy z branży opieki zdrowotnej mogą tworzyć anonimowe dane, aby chronić prywatność i bezpieczeństwo pacjentów i świadczeniodawców. Na przykład syntetyczne dane pacjentów można wykorzystać do badań lub analiz bez ujawniania rzeczywistej tożsamości pacjentów ani wrażliwych informacji.

• Generowanie danych: Możemy tworzyć nowe dane lub treści, które mogą zapewnić wgląd lub rozwiązania problemów zdrowotnych. Na przykład start-up Persado z siedzibą w USA wykorzystuje generatywną sztuczną inteligencję do tworzenia spersonalizowanych i przekonujących treści na potrzeby komunikacji i zaangażowania w służbie zdrowia. Ich rozwiązania cyfrowe, Platforma AI Persad PerScribed i Persado Motywacja pomogły firmom z branży opieki zdrowotnej, ubezpieczycielom i przychodniom detalicznym w prowadzeniu skutecznych kampanii. 

• Udoskonalanie danych: Generatywna sztuczna inteligencja może ulepszyć istniejące dane lub treść, dodając więcej szczegółów lub jakość. Technologia ta może na przykład pomóc lepiej odpowiadać na zapytania pacjentów. Google DeepMind opracował MedPaLM, wielkojęzykowy model (LLM) wytrenowany na medycznych zbiorach danych, który może odpowiadać na zapytania dotyczące opieki zdrowotnej. 

Nuance Communications, dostawca technologii zaawansowanej konwersacyjnej sztucznej inteligencji na potrzeby dokumentacji klinicznej otoczenia i wspomagania decyzji za pomocą biometrii głosowej; i wyspecjalizowany sprzęt do wykrywania otoczenia, wykorzystuje Chat GPT Open AI w celu usprawnienia reakcji klientów i zarządzania zadaniami administracyjnymi. 

• Synteza danych: Generatywna sztuczna inteligencja może syntetyzować różne typy danych lub treści, aby stworzyć kompleksowy i spójny wynik. Firma oparta na sztucznej inteligencji Wizja medyczna zebry opracowało ponad 11 algorytmów, które pomagają lekarzom lepiej wykrywać choroby. Ich narzędzie HealthMammo opiera się na ponad 350,000 92 raportów z mammografii i wykrywa raka ze skutecznością 87% w porównaniu z XNUMX% wśród radiologów.

Jakie są wyzwania i ryzyko związane z generatywną sztuczną inteligencją w opiece zdrowotnej?

Generatywna sztuczna inteligencja to wciąż rozwijająca się technologia, która stoi przed pewnymi wyzwaniami i zagrożeniami, takimi jak:

• Jakość i niezawodność: Generatywna sztuczna inteligencja może generować niedokładne lub nierealistyczne wyniki, które mogą wprowadzić w błąd lub zaszkodzić użytkownikom. Może na przykład generować fałszywe informacje medyczne, które mogą mieć wpływ na diagnozę lub decyzje dotyczące leczenia, lub generować fałszywe obrazy medyczne, które mogą naruszać standardy etyczne.

• Regulacje i zarządzanie: Może brakować jasnych zasad lub wytycznych dotyczących jego opracowywania i stosowania w opiece zdrowotnej. Mogą na przykład pojawić się pytania dotyczące odpowiedzialności, przejrzystości, wyjaśnialności, uczciwości i bezpieczeństwa w placówkach opieki zdrowotnej.

• Etyka i zaufanie: Biorąc pod uwagę brak ludzkiego kontaktu, generatywna sztuczna inteligencja może stwarzać problemy etyczne i społeczne, które mogą mieć wpływ na zaufanie i akceptację użytkowników. Tworzone przy jego użyciu produkty cyfrowe mogą w najgorszym przypadku generować szkodliwe lub obraźliwe treści, które mają wpływ na zdrowie publiczne.

Wnioski

Generatywna sztuczna inteligencja to szybko rozwijający się ekosystem narzędzi, który niesie ze sobą ogromne nadzieje dla opieki zdrowotnej. Może stawić czoła niektórym wyzwaniom w zakresie opieki zdrowotnej, takim jak pandemie, choroby przewlekłe, niedobory kadrowe i obciążenia administracyjne. Jednak technologia ta wiąże się również z własnymi wyzwaniami i ryzykiem, które należy dokładnie rozważyć i zarządzać. Dlatego istotne jest opracowanie godnych zaufania i odpowiedzialnych systemów generatywnej sztucznej inteligencji, które mogą przynieść korzyści opiece zdrowotnej bez uszczerbku dla jej jakości i integralności.

Wiedza, którą warto dostarczyć w swojej skrzynce odbiorczej